Trực quan hóa dữ liệu là gì? Trực quan hóa dữ liệu gồm những thành phần nào?

Trực quan hóa dữ liệu là gì? Trực quan hóa dữ liệu là quá trình sử dụng các yếu tố hình ảnh như đồ thị, biểu đồ hoặc bản đồ để trình bày dữ liệu. Quá trình này chuyển đổi dữ liệu phức tạp, có dung lượng lớn hoặc dữ liệu số thành hình ảnh trình bày trực quan có thể xử lý dễ dàng hơn.

Các công cụ trực quan hóa dữ liệu cải thiện và tự động hóa quá trình giao tiếp bằng hình ảnh nhằm đảm bảo độ chính xác và chi tiết. Bạn có thể sử dụng những hình ảnh trình bày trực quan để trích xuất những thông tin chuyên sâu hữu ích từ dữ liệu thô.

Các doanh nghiệp hiện đại thường xử lý lượng lớn dữ liệu từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như:

• Trang web nội bộ và bên ngoài
• Thiết bị thông minh
• Hệ thống thu thập dữ liệu nội bộ
• Mạng xã hội

Tuy nhiên, dữ liệu thô có thể khó hiểu và khó sử dụng. Do đó, các nhà khoa học dữ liệu chuẩn bị và trình bày dữ liệu theo ngữ cảnh phù hợp. Họ định hình dữ liệu ở dạng trực quan để những người phụ trách đưa ra quyết định có thể xác định mối quan hệ giữa dữ liệu và phát hiện ra các mẫu hoặc xu hướng ẩn. Trực quan hóa dữ liệu tạo ra các thông điệp giúp nâng cao nghiệp vụ thông minh và hỗ trợ đưa ra quyết định cũng như lập kế hoạch chiến lược dựa trên dữ liệu.

Trực quan hóa dữ liệu có một số lợi ích như sau:

Trực quan hóa dữ liệu là gì? Các bên liên quan chính và ban lãnh đạo cấp cao nhất sử dụng khả năng trực quan hóa dữ liệu để diễn giải dữ liệu sao cho có nghĩa. Họ tiết kiệm thời gian thông qua việc phân tích dữ liệu nhanh hơn và khả năng trực quan hóa góc nhìn toàn cảnh hơn. Ví dụ: họ có thể xác định các mẫu, khám phá xu hướng, thu thập thông tin chuyên sâu để luôn dẫn trước đối thủ.

Các kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu rất hữu ích đối với quá trình truyền đạt kết quả phân tích dữ liệu cho một nhóm nhiều nhân viên. Toàn bộ nhóm có thể cùng trực quan hóa dữ liệu để phát triển các mục tiêu và kế hoạch chung. Họ có thể sử dụng phép phân tích trực quan để đo lường mục tiêu và tiến độ cũng như cải thiện động lực của nhóm. Ví dụ: nhóm bán hàng cùng nhau hợp tác để tăng doanh số bán hàng trong một quý biểu diễn dưới dạng biểu đồ cột.

Các nhà khoa học dữ liệu kết hợp ba thành phần chính để trực quan hóa dữ liệu:

Thông điệp trình bày mục đích phía sau việc trực quan hóa dữ liệu. Nhà khoa học dữ liệu trao đổi với một số bên liên quan về những kết quả mà họ muốn đạt được bằng cách phân tích dữ liệu. Ví dụ: có thể họ muốn đo lường các chỉ số đo lường hiệu suất công việc chính hoặc dự đoán doanh số bán hàng. Các nhà khoa học dữ liệu và người dùng doanh nghiệp cộng tác để xác định thông điệp mà họ muốn dữ liệu truyền tải.

Sau đó, các nhà phân tích dữ liệu xác định tập dữ liệu thích hợp để giúp họ tường thuật thông điệp của dữ liệu. Họ chỉnh sửa các định dạng dữ liệu hiện có, làm sạch dữ liệu, loại bỏ các giá trị ngoại lai và thực hiện phân tích sâu hơn. Sau khi chuẩn bị dữ liệu, họ lên kế hoạch sử dụng các phương pháp khác nhau để khám phá trực quan.

Sau đó, các nhà khoa học dữ liệu lựa chọn các phương pháp trực quan phù hợp nhất để chia sẻ thông tin chuyên sâu mới. Họ tạo ra các biểu đồ và đồ thị làm nổi bật các điểm dữ liệu chính và đơn giản hóa tập dữ liệu phức tạp. Họ cân nhắc sử dụng các phương thức hiệu quả để trình bày dữ liệu nghiệp vụ thông minh một cách có hệ thống.

Mặc dù biểu đồ và đồ thị là phổ biến nhất, bạn có thể sử dụng một số phương pháp trực quan hóa dữ liệu khác nhau. Dưới đây là năm loại phương pháp trực quan hóa dữ liệu chính:

Trực quan hóa dữ liệu phân cấp đề cập đến một nhóm hoặc tập hợp các mục có liên kết chung với một mục mẹ. Bạn có thể sử dụng những cây dữ liệu này để hiển thị các cụm thông tin. Ví dụ: bạn có thể biểu thị lượng dữ liệu về hàng tồn kho dưới dạng cây, trong đó có nút mẹ (quần áo) và các nút con (áo sơ mi, quần dài và tất).

Trực quan hóa dữ liệu mạng rất hữu ích đối với việc trình bày mối quan hệ phức tạp giữa các loại dữ liệu đồng liên kết khác nhau. Ví dụ:

•  Biểu đồ phân tán trình bày dữ liệu dưới dạng điểm trên một đồ thị
• Biểu đồ bong bóng thêm một yếu tố dữ liệu thứ ba vào biểu đồ phân tán
• Đám mây từ trình bày tần suất từ bằng cách sử dụng từ có các kích cỡ khác nhau

Trực quan hóa dữ liệu đa chiều trình bày hai hoặc nhiều biến dữ liệu dưới dạng một hình ảnh 2D hoặc 3D. Biểu đồ cột, biểu đồ tròn và đồ thị cột chồng là những ví dụ phổ biến về các loại trực quan hóa này. Ví dụ: biểu đồ cột so sánh hai hoặc nhiều yếu tố dữ liệu và cho thấy các thay đổi của một biến trong một khoảng thời gian. Biểu đồ tròn trực quan hóa các phần của tổng thể thuộc từng danh mục.

Trực quan hóa dữ liệu không gian địa lý, chẳng hạn như bản đồ nhiệt, bản đồ mật độ hoặc bản đồ địa hình, trình bày dữ liệu liên quan đến các vị trí ngoài đời thực. Ví dụ: trực quan hóa dữ liệu biểu thị số lượng khách hàng ghé thăm các chi nhánh bán lẻ khác nhau.

Trực quan hóa dữ liệu là gì? Trực quan hóa tương tác cho phép người dùng tương tác với các đồ thị và biểu đồ. Người xem có thể thay đổi các biến trong thông số trực quan hóa để tìm thông tin chuyên sâu mới hoặc truy cập thông tin chiều sâu. Phần mềm trực quan hóa dữ liệu thường bao gồm một bảng điều khiển để người dùng tương tác với hệ thống.

Biện pháp thực hành tốt nhất về trực quan hóa dữ liệu giúp báo cáo dữ liệu của bạn rõ ràng, hoàn thiện và chính xác hơn.

Nhờ sử dụng lượng lớn dữ liệu trong phân tích, bạn có thể cải thiện độ chính xác của việc trực quan hóa dữ liệu. Càng nhiều bằng chứng, phân tích càng đáng tin cậy, đồng thời, bằng chứng cũng có thể giúp nêu bật các giá trị ngoại lai. Bạn luôn có thể đính kèm một báo cáo tổng kết dữ liệu hoặc bản trình bày dữ liệu tổng hợp để có cái nhìn tổng quan về một bản trực quan hóa chi tiết hơn.

Các so sánh cung cấp ngữ cảnh cho dữ liệu và củng cố quan điểm mà bạn đang đưa ra. Từ đó, dữ liệu cũng trở nên hữu ích hơn. Ví dụ: việc hiển thị dữ liệu hiện tại sau khi thử một ý tưởng mới cùng với dữ liệu liên quan trước khi dùng thử biểu thị cho người đọc thấy trạng thái trước đây cũng như khả năng biến đổi sau này.

Trực quan hóa dữ liệu là gì? Trực quan hóa dữ liệu lộ ra một số thách thức có thể dẫn đến việc trình bày sai thông tin hoặc phóng đại một số dữ kiện nhất định.

Các nhà khoa học dữ liệu phải tìm ra sự cân bằng giữa việc hiểu và trao đổi dữ liệu. Nếu dữ liệu bị đơn giản hóa quá mức, thông tin quan trọng có thể bị mất. Ví dụ: hãy xem xét một báo cáo dữ liệu khoa học về thành tích học tập.

Bạn có thể trực quan hóa dữ liệu không liên quan để tạo ra các mối tương quan không tồn tại. Những đối tượng xấu có thể sử dụng bản trực quan hóa dữ liệu không chính xác để biện minh cho hành vi gây hại hoặc đưa ra quyết định không có lợi. Ví dụ: một nhóm chi tiêu quá mức vào thiết bị sản xuất để hỗ trợ một nhà cung cấp có quan hệ thân nhân.

Sau đó, họ sẽ biện minh cho việc mua hàng bằng cách sử dụng các báo cáo dữ liệu trực quan để nêu bật mức độ an toàn cho người lao động đã cải thiện sau khi lắp đặt thiết bị mới. Trực quan hóa dữ liệu là gì? Tuy nhiên, một số yếu tố đã góp phần vào việc đảm bảo an toàn cho người lao động không liên quan gì đến thiết bị mới.

Định kiến của con người tác động xấu đến việc trực quan hóa dữ liệu. Nhóm lập báo cáo dữ liệu có thể thiên vị kết quả nào đó bằng cách chọn trước dữ liệu phù hợp với ý đồ cá nhân của mình.

Mặc dù các công cụ trực quan hóa dữ liệu có độ chính xác cao hơn, nhóm vận hành những công cụ này có thể vô tình đưa vào yếu tố thiên vị thông qua việc chọn và làm sạch dữ liệu có định kiến. Do đó, điều quan trọng là bạn phải tạo sự đa dạng cho các nhóm và ý kiến trong nỗ lực trực quan hóa dữ liệu của mình.

Từ khóa:

• Trực quan la gì
• Trực quan hóa dữ liệu bằng Excel
• Thư viện nào được sử dụng để trực quan hóa dữ liệu
• Trực quan hóa dữ liệu bằng Power BI
• Tầm quan trọng của trực quan hóa dữ liệu
• 5 nguyên tác trực quan hóa dữ liệu
• Các công cụ trực quan hóa dữ liệu
• Data visualization là gì

Các chuyên mục nội dung liên quan

• Bản tin số mới nhất | Góc chia sẻ kiến thức số hóa & Chiến lược kinh doanh
• Trang chủ
• Marketing tổng thể
• Kiến thức WordPress